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在构建 Redis 缓存防线时，我们往往陷入一个悖论：为了拦截 0.1% 的幽灵查询，引入了布隆过滤器、空值缓存、限流器，结果却让 5% 的正常请求被误杀，甚至引发更复杂的回环故障。本文将用“负向路径”视角，重新审视缓存穿透的治理过程，探讨如何在防御与误伤之间找到动态平衡。
在解决 MySQL 与 Redis 缓存一致性问题时，延时双删和先更新数据库再删除缓存是两种常见方案。下面我将从原理、优缺点、适用场景等方面进行详细对比。
Redis分片集群(Redis Cluster)是Redis官方提供的分布式解决方案，它允许数据自动分布在多个Redis节点上，提供的Redis服务。主从和哨兵可以解决的问题。但是依然有两个问题没有解决：海量数据存储问题高并发写的问题使用分片集群可以解决上述问题，如图:分片集群特征：集群中有多个master，每个master保存不同数据每个master都可以有多个slave节点master之间通过
待解决的问题：5.2.2.1如何看用了多少事务？？？【大概已解决】
和CPU类似，GPU是有各种不同的memory spaces，每种memory都有各自的特性，使用起来速度也不同，并且应用的范围也不同。这些memory按照等级会分成各种chunks，相信用过深度学习的小伙伴对chunks这个应该不陌生吧，如果网络结构比较大，batchsize设置也很大，超过了GPU的memory，经常汇报关于chunks的错误，最后加上out of memory的报错。GPU.
一面：面试题忘了记录反问：3. 多久出结果4. 同花顺男女比例多少5. 是互联网公司吗二面 38min 2020/10/09 13:40-14:201. 介绍一下在字节做的项目，有没有遇到什么难点2. 介绍一下自己做的web项目，用的什么框架?能不能盖楼3. 查询一个帖子会关联几张表，我说一张帖子表和一张楼层表，先查帖子id， 再查楼层，他说有bug3. 压测怎么做的，QPS多少...
设置hugging face cache目录
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
简单了解cache
来源：量子位文字中貌似不起眼的标点符号，竟然可以显著加速大模型的训练和推理过程？来自华为、港大、KAUST和马普所的研究者，就提出了一种新的自然语言建模视角——SepLLM。起因是团队发现某些看似无意义的分隔符，在注意力得分中占据了不成比例的重要地位。于是，SepLLM通过将一段文本中的信息压缩进分隔符（比如逗号，句号等）中，真的实现了加速效果，并且可以让KV缓存减少一半。自注意力机制的平方级复杂
Redis数据迁移【从A机房迁移到B机房】
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。本篇文章，主要介绍利用PHP使用Redis，主要的应用场景。简单字符串缓存实战$redis->connect('127.0.0.1', 6379);$strCacheKey= 'Test_bihu';//SET 应用$arrCacheData = ['na
Ｔａｍｉｃ／文 地址：http://blog.csdn.net/sk719887916/article/details/52132106前几篇主要介绍了retrofit基本使用，结合rxJava的案列，以及RxJava结合retrofit的封装，包括公用参数，局部参数请求头添加，缓存，https, 文件上下传，结果解析，异常处理等，还有一些技巧，那么还有一个比较关键的是取消问题。两者结合技
今天，用Cacheable注解时，发现空值，也会被缓存下来。下次另一个系统如果更新了值，这边从缓存取，还是空值，会有问题。所以一方面，希望另一个系统更新时，能清缓存，另一方面不希望缓存中有太多垃圾数据。参考http://stackoverflow.com/questions/12113725/how-do-i-tell-spring-cache-not-to-cache-null-value-
运维团队发现在某些情况下，若大量的key设置了相同的失效时间，导致缓存在同一时刻众多key同时失效，或者瞬间产生对缓存系统不存在key的大量访问，或者缓存系统重启等原因，都会造成数据库服务器请求瞬时爆量，引起大量缓存更新操作，导致整个系统性能急剧下降，进而造成整个系统崩溃。缓存系统一般以key/value形式存储数据，在系统运维中发现,部分针对缓存的杳询，未在缓存系统中找到对应的key,从而引发了
62. Unique Pathshttps://leetcode.com/problems/unique-paths/注意本题只能向右 / 向上走。DP 问题，经典又熟悉。暴力递归->傻缓存->动态规划。class Solution {int M, N;public int uniquePaths(int m, int n) {M = m;N = n;// Approach 1: Re
共同点1.都是放在内存中，是内存数据库2.都可以做分布式集群，可以一主多从，也可以一主一从区别1.redis不仅仅支持k/v类型的数据，还支持hash list set sortedset类型数据结构的存储 ，memcached 支持简单的key/value ,而且 memcached 还可用于缓存其他东西，例如图片、视频等2.如果挂掉,redis可以通过aof恢复数...
本文介绍 redis 的数据结构，包含 string、list、set、hash、sorted set、stream 等
本文可作为传智播客《张孝祥-Java多线程与并发库高级应用》的学习笔记。这一节我们做一个缓存系统。在读本节前请先阅读ReentrantReadWriteLock读写锁的使用1第一版public class CacheDemo {private Map cache = new HashMap();public static void main
redistongRds厂商Merzia东方通开源开源免费闭源收费redistongRds协议redis协议tongRds协议、仿真redis协议数据类型stringhashlistsetsortsetbitmapgeoStreamstringhashlistsetsortsetgeoStreamIntegerIPMAC语言cjava线程模型单线程多线程io模型reactor异步事件驱动react
Streams 会自动使用内部队列（也称为 PENDING List）留存消费组里每个消费者读取的消息保底措施，直到消费者使用 XACK 命令通知 Streams“消息已经处理完成”。由0和1状态表现的二进制位的bit数组，使用type key得到的结果为“string”，可以看为string类型的子类。消费确认增加了消息的可靠性，一般在业务处理完成之后，需要执行 XACK 命令确认消息已经被消费
本文转自：http://3gods.com/2016/06/23/Redis-Sync-DB.html部分图片来自：http://blog.csdn.net/stubborn_cow/article/details/50586990数据库同步到Redis我们大多倾向于使用这种方式，也就是将数据库中的变化同步到Redis，这种更加可靠。Redis在这里只是做缓存。方案1做...
Redis基础学习：Stream操作又来一个不好理解的东西，Stream 类型，而且它是整个 Redis 中对于数据操作最复杂的一种类型。但话又说回来，其实这个东西吧，还是个队列，只不过又是一种换了形式的队列。并且呢，据说是受到很多 Kafka 的影响，我对于 Kafka 仅仅是搭过环境的水平，完全没法用它来进行比较，所以我们的重点还是以理解 Redis 中的 Stream 为主吧。回顾下我们之前
redis高级特性包括消息发布订阅\Stream、全局哈希表、慢查询、流水线、事务
足够简单，消费消息延迟几乎为零，但是需要处理空闲连接的问题。如果线程一直阻塞在那里，Redis客户端的连接就成了闲置连接，闲置过久，服务器一般会主动断开连接，减少闲置资源占用，这个时候blpop和brpop或抛出异常，所以在编写客户端消费者的时候要小心，如果捕获到异常，还有重试。其他缺点包括：做消费者确认ACK麻烦，不能保证消费者消费消息后是否成功处理的问题（宕机或处理异常等），通常需要维护一个P
1.stream介绍：stream主要用于消息队列，redis本身是有一个发布订阅 (pub/sub)来实现消息队列的，但是由于无法将消息持久化，如果出现宕机等情况就会导致数据丢失。而Redis Stream提供消息的持久化和主备复制功能，可以让任何客户端访问任何时刻数据，并且能够记住每一个客户端的访问位置，还能保证消息不丢失。同一条消息在同一消费组内只能被一个消费者读取消费。2.info mem
**锁降级：将写入锁降级为读锁，读锁不能升级为写锁，ReentrantReadWriter 可重入读写锁。ReentrantReadWriteLock rwlock=new ReentrantReadWriteLock();ReentrantReadWriteLock.ReadLock readLock=rwlock.readLock();ReentrantReadWriteLock.WriteL
Redis支持九种数据类型，每一种类型都具有特定的用途和优势。其中包括字符串（String），用于存储文本或二进制数据；哈希（Hash），用于存储键值对；列表（List），用于存储有序的链表数据；集合（Set），用于存储无序的唯一元素；有序集合（Sorted Set），用于存储有序的唯一元素及其分数；位图（Bitmap），用于存储位操作相关的数据；地理空间索引（Geo），用于存储地理位置信息；流（
Redis是开源的、高性能的key-value数据库。Redis数据类型包括：String、Hash、List、Set、Zset、Bitmap、Geospatial、HyperLogLog、Stream。Bitmaps是Redis2.2.0版本新增的，即位图，是一串连续的二进制数组（0和1），可以通过偏移量（offset）定位元素。表示某个元素的值或者状态，时间复杂度为O(1)。由于bit是计算机
基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单，直接使用rabbitMq吧，这个就先过一过
Redis 中的 Stream 数据类型和应用场景
问题redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: java.net.SocketTimeoutException: Read timed outat redis.clients.jedis.util.RedisInputStream.ensureFill(RedisInputStream.java:204)at redis.cli
LazyCacheForAndroid项目介绍介绍:这是一个android上的数据缓存框架,具有缓存和加载数据速度快,缓存数据类型全,能够实现任意缓存时间等优点功能:1.目前已经实现的可以缓存String,Serialiable,Bitmap,InputStream,Bytes等类型数据,当然你也可以自己进行扩展实现自己需要缓存的类型数据2.支持多级缓
除了RabbitMQ，还有Redis Stream
缓存
——缓存
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